python polars數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)

今天給大家分享一個(gè)神奇的 python 庫(kù)，polars。

https://github.com/pola-rs/polars 

大家都知道，Pandas 是數(shù)據(jù)科學(xué)中重要的 Python 庫(kù)。但它最大的缺點(diǎn)是對(duì)大型數(shù)據(jù)集的操作可能很慢。

Polars 是一個(gè)開(kāi)源且相對(duì)較新的數(shù)據(jù)分析和處理庫(kù)，為廣泛流行的 Pandas 庫(kù)提供了替代方案。

為什么它比 Pandas 快

根據(jù) Polars 用戶(hù)指南，其目標(biāo)是 “利用機(jī)器上的所有可用內(nèi)核，以提供一個(gè)閃電般快速的 DataFrame 庫(kù)。”

與 Polars 相比，Pandas 本身并不跨計(jì)算機(jī)核心并行處理。而 Polars 是為并行化而設(shè)計(jì)的。

Polars 有兩種不同的 API：急切 API 和惰性 API。

急切執(zhí)行類(lèi)似于 Pandas。這意味著直接運(yùn)行代碼，并立即返回結(jié)果。

延遲執(zhí)行是在你需要結(jié)果之前不會(huì)運(yùn)行。因此它避免了運(yùn)行不必要的代碼，所以延遲執(zhí)行比急切執(zhí)行更有效。

對(duì)于延遲執(zhí)行，你必須使用 .lazy() 方法開(kāi)始操作。然后你就可以為你想做的任何事情編寫(xiě)代碼。

最后，你需要運(yùn)行 .collect() 方法來(lái)顯示結(jié)果。

如下所示

df.lazy() 
  .with_columns([(pl.col("col") * 10).alias("new_col")]) 
  #... 
  .collect()

如果不運(yùn)行 .collect() 方法，該操作不會(huì)立即執(zhí)行。

安裝庫(kù)

可以直接使用 pip 進(jìn)行安裝。

pip install polars

之后，你可以像導(dǎo)入 Pandas 一樣導(dǎo)入 Polars 。

import polars as pl
import pandas as pd

Pandas and Polars 比較

乍一看，Pandas 和 Polars（急切 API）在語(yǔ)法上很相似，因?yàn)樗鼈児蚕碇饕獦?gòu)建塊：Series 和 DataFrame。

此外，Polars 中的許多表達(dá)式與 Pandas 表達(dá)式類(lèi)似。

# Example expressions that work both with Pandas and Polars
df.head() # Get the first n rows
df.tail() # Get the last n rows
df.unique() # Get unique values of this expression.

下面，我們來(lái)一起探討一下 Polars 與 Pandas 在語(yǔ)法和執(zhí)行時(shí)間方面的主要區(qū)別。主要從以下幾個(gè)操作來(lái)進(jìn)行比較。

• 讀取數(shù)據(jù)

• 選擇和過(guò)濾數(shù)據(jù)

• 創(chuàng)建新列

• 分組和聚合

讀取數(shù)據(jù)

在 Polars 中讀取 CSV 文件會(huì)感覺(jué)很熟悉，因?yàn)槟憧梢韵裨?Pandas 中一樣使用 .read_csv() 方法：

# Pandas
df_pd=pd.read_csv('example.csv')

# Polars
df_pl.read_csv('example.csv')

分別使用 Pandas 和 Polars 讀取示例數(shù)據(jù)集的執(zhí)行時(shí)間如下所示：

對(duì)于我們的示例數(shù)據(jù)集，使用 Pandas 讀取數(shù)據(jù)所需的時(shí)間大約是使用 Polars 的八倍。

選擇和過(guò)濾數(shù)據(jù)

Pandas 和 Polars 之間的第一個(gè)主要區(qū)別是 Polars 不使用索引。

盡管相同的 Pandas 代碼可以在 Polars 上運(yùn)行，但這不是最佳實(shí)踐。

在 Polars 中，你應(yīng)該使用 .select() 方法來(lái)選擇數(shù)據(jù)。

# Pandas
df_pd[['col1', 'col2']] 

# The above code will run with Polars as well, 
# but the correct way in Polars is:
df_pl.select(['col01', 'col02'])

在 Pandas 和 Polars 中選擇數(shù)據(jù)的執(zhí)行時(shí)間如下所示：

對(duì)于我們的示例數(shù)據(jù)集，使用 Pandas 選擇數(shù)據(jù)所需的時(shí)間大約是使用 Polars 的 15 倍。

雖然你可以在 Pandas 中使用 .query() 方法來(lái)過(guò)濾數(shù)據(jù)，但你需要在 Polars 中使用 .filter() 方法。

# Pandas
df_pd.query('col01 > 5')

# Polars
df_pl.filter(pl.col('col01') > 5)

在 Pandas 和 Polars 中過(guò)濾數(shù)據(jù)的執(zhí)行時(shí)間如下所示：

對(duì)于我們的示例數(shù)據(jù)集，在 Pandas 和 Polars 中過(guò)濾數(shù)據(jù)所需的時(shí)間相似。

與 Pandas 相比，Polars 可以并行運(yùn)行 .select() 和 .filter() 中的操作。

創(chuàng)建新列

在 Polars 中創(chuàng)建新列的方法也與你在 Pandas 中的習(xí)慣不同。

在 Polars 中，你需要使用 .with_column() 或 .with_columns() 方法，具體取決于你要?jiǎng)?chuàng)建的列數(shù)。

# Pandas
df_pd["new_col"] = df_pd["col01"] * 10

# Polars
df_pl.with_column((pl.col("col01") * 10).alias("new_col"))

# Polars for multiple columns
# df_pl.with_columns([(pl.col("col01") * 10).alias("new_col"), ...])

在 Pandas 和 Polars 中創(chuàng)建新列的執(zhí)行時(shí)間如下所示：

對(duì)于我們的示例數(shù)據(jù)集，使用 Polars 創(chuàng)建新列所需的時(shí)間大約是使用 Pandas 的兩倍。

分組和聚合

Pandas 和 Polars 的分組和聚合在語(yǔ)法方面略有不同，但都使用 .groupby() 和 .agg() 方法。

# Pandas
df_pd.groupby('col01').col02.agg('mean')

# Polars
df_pl.groupby('col01').agg([pl.mean('col02')])

在 Pandas 和 Polars 中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和聚合的最終執(zhí)行時(shí)間如下所示。

對(duì)于我們的示例數(shù)據(jù)集，使用 Pandas 聚合數(shù)據(jù)所需的時(shí)間大約是使用 Polars 的兩倍。

詳細(xì)源碼可以查看 https://www.kaggle.com/code/iamleonie/pandas-vs-polars 

Polars 相對(duì)于 Pandas 的主要優(yōu)勢(shì)是速度。

如果你需要對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理，那么你絕對(duì)應(yīng)該嘗試 Polars。

此外，你可能還發(fā)現(xiàn)，對(duì)于相同的操作，Polars 代碼通常比 Pandas 代碼長(zhǎng)一些。

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